ইএমএডিএডি তথ্য মেশিন শেখার ক্ষেত্রে একটি সাধারণ চ্যালেঞ্জ, যেখানে একটি শ্রেণী উল্লেখযোগ্য সংখ্যক সংখ্যাগতভাবে অন্য শ্রেণীর মধ্যে সীমাবদ্ধ।

Inalize তথ্য বুঝতে ব্যর্থ

তথ্য ভারসাম্য যখন তথ্য উপাত্তের শ্রেণীকে বন্টন করা হয়, তখন তা অসমতাপূর্ণ হয়ে ওঠে ।

Internice - তে একটি গ্রাফিক্যাল পদার্থ

তথ্যকে ভারসাম্যহীন করার জন্য বেশ কিছু পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে:

  • [[FLT] পুনঃ- স্ক্রিনিং:[[[FF] সংখ্যালঘু শ্রেণীগুলোকে অনুবাদ করে অথবা কম মাপের ক্লাসগুলোতে ভর্তির মাধ্যমে ডাটাগুলোকে পরিবর্তন করে ।
  • [[FLT] সিন্থেটিক তথ্যের জেনারেশন:[[FFLT] সংখ্যালঘু শ্রেণীর সিন্থেটিক উদাহরণ তৈরি করার জন্য এসটিআরটি: ১.
  • [[[F] [[F]] [FOP]] চাকরির মডেলগুলো...
  • [[[[[[[[F]]CRECW]]]]]]CRECHON [FLT] প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় সংখ্যালঘুদের উপর অধিক অপূর্ণ গুরুত্ব প্রদান করুন ।

উত্তম মান গড়ে তোলার জন্য বৃদ্ধি করা

পরিমাপক, স্মরণ করুন, F1-Scoerse-sor একটি মডেলকে ভারসাম্যহীন করার জন্য সাহায্য করতে পারেন। G-man এবং AC এর মাধ্যমে বোঝা যায় যে এই গাইডটি সংশোধন সংশোধন করার ক্ষেত্রে সঠিকতা এবং সুনির্দিষ্টতা সম্পর্কে ধারণা প্রদান করে।

যেমন, এফ১-এসকোর হিসেব অনুসারে বলা হয়েছে:

[[F] [F] [F] [F] [F] *] [FOP]

এই সব মেট্রিকদের লক্ষ্য করে সব ক্লাস জুড়ে মডেলদের দক্ষতা, সততা আর সততার কথা নিশ্চিত করা।